[发明专利]目标检测方法和装置

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入至预设模型进行检测，得到检测结果，其中，所述检测包括深度特征提取，所述深度特征提取通过对所述待检测图像进行逐层提取抽象特征表达，得到特征空间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征空间包含多个特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度特征提取通过对所述待检测图像进行逐层提取抽象特征表达，得到特征空间包括：

通过卷积层对所述待检测图像进行第一次处理，得到第一特征；

通过池化层对所述第一特征进行第二次处理，得到第二特征；

通过进行至少一次所述第一次处理和至少一次所述第二次处理，提取所述抽象特征表达，得到所述特征空间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测还包括特征对齐，所述特征对齐使用不同采样率对所述抽象特征表达进行特征采样，以得到尺寸对齐的第三特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测还包括特征抽象和融合，所述特征抽象和融合包括：

对所述第三特征进行多个分支卷积操作，得到多个分支结果；

对所述多个分支结果进行逐点求和操作，得到多个求和结果；

对所述多个求和结果进行连接操作，得到第四特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述检测还包括：

将所述第四特征输入全连接层，得到预测结果；

将所述预测结果进行分类和回归，得到所述检测结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述预测结果进行分类和回归包括对负样本进行过滤。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对所述负样本进行过滤包括设定正样本和所述负样本的比例，根据置信度的排序过滤所述负样本。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测结果包括以下至少之一：所述待检测图像是否存在待检测目标、待检测目标的位置、类型和特征点的位置。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述待检测图像输入至预设模型进行检测，得到检测结果之前，所述方法还包括：

获取图像样本，并对神经网络模型进行训练，得到所述预设模型。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，获取图像样本，并对神经网络模型进行训练包括：

根据所述神经网络模型输出的分析结果与实际结果，得到损失函数；

对所述损失函数进行迭代优化。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括级联结构的多级检测器，其中，每一级所述检测器包含至少一个卷积层和至少一个池化层。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括单级检测器，其中，所述单级检测器包含至少一个卷积层和至少一个池化层。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述检测结果监控特定封闭空间中的目标。

15.一种目标检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测图像；

检测模块，用于将所述待检测图像输入至预设模型进行检测，得到检测结果，其中，所述检测包括深度特征提取，所述深度特征提取通过对所述待检测图像进行逐层提取抽象特征表达，得到特征空间。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述特征空间包含多个特征向量。